Collez un lien App Store et récupérez les avis sous forme de lignes - auteur, note, titre, texte intégral, date de l'avis et version de l'app à laquelle chacun se rapporte. Cette dernière colonne est celle qui compte : elle transforme un mur de retours en une lecture par version de ce que vous avez livré.
L'entrée est la page App Store elle-même. Ouvrez la fiche qui vous intéresse, copiez l'URL et transmettez-la - aucun identifiant à rechercher au préalable.
Une ligne par avis, étiquetée avec la requête dont elle provient - ainsi une exécution sur plusieurs apps se rapproche toujours de votre liste d'entrée.
Chaque avis porte la version à laquelle il se rapporte. Groupez par elle et une baisse de note cesse d'être un mystère - vous voyez le build sur lequel elle a commencé.
Triez avant d'extraire. Plus récents pour le suivi d'une sortie, Plus utiles pour les retours que d'autres utilisateurs ont réellement plébiscités - un échantillon très différent.
Les deux vivent sur apps.apple.com et les deux collectent des avis. Si vous publiez une émission en plus d'une app, le même outil couvre le versant écoute.
Issues d'exports réels, et toutes arrivent remplies - sur 821 avis, pas une seule cellule vide dans aucune colonne.
Aucun trou à anticiper. Sur 821 avis issus de 37 exécutions distinctes, les huit colonnes étaient renseignées sur chaque ligne - c'est inhabituel, et cela signifie que version en particulier peut servir de base fiable à l'analyse par version ci-dessous plutôt que d'être traitée au mieux. Le texte des avis arrive sans prétraitement : tout ce que vous exécutez dessus lit les mots de l'utilisateur.
La plupart des analyses d'avis traitent les retours comme un tas indifférencié. Les avis d'apps n'ont pas à être lus ainsi.
Une note App Store est cumulative, ce qui veut dire qu'une mauvaise version ne s'annonce pas - elle apparaît comme une dérive lente d'une moyenne qui compte déjà des milliers d'avis. Quand le chiffre bouge visiblement, le build en cause peut avoir deux versions de retard.
Parce que chaque avis porte la version de l'app à laquelle il se rapporte, vous pouvez découper le même jeu de données par build. Livrez la 4.2, extrayez les avis étiquetés 4.2 et comparez leur distribution de notes et le vocabulaire des plaintes à ceux de la 4.1. Une régression qui mettrait des semaines à émerger dans la note globale est visible dans les premières centaines d'avis.
L'horodatage compte aussi ici. updated est la seule date du fichier : un avis daté plus tard que prévu correspond donc à quelqu'un revenu modifier le sien - souvent un utilisateur dont le problème a été résolu, ou non. Il n'existe pas de date de publication d'origine distincte à laquelle la comparer.
Quelques exemples de la façon dont les équipes utilisent les données d'avis App Store.
Extrayez les avis Plus récents après un lancement et groupez-les par version. Si la part d'une étoile du nouveau build bondit et que la même formule revient, vous avez le signal et la cause probable avant que les tickets de support ne s'accumulent.
Pointez-le vers la fiche d'un concurrent et triez par Plus utiles - les avis que d'autres ont plébiscités sont ceux qui ont trouvé un écho. Ce que leurs utilisateurs réclament sans cesse est l'intrant de roadmap le plus clair que vous obtiendrez gratuitement.
Les fiches de podcast collectent des avis comme les apps, et aucun tableau de bord d'analytique ne vous en montre le texte. L'exporter donne aux productrices et producteurs les mots réels des auditeurs plutôt qu'une moyenne d'étoiles.
Pas d'abonnement, pas de minimum. Vos 500 premiers avis sont offerts - ensuite, paiement à l'usage.
Pour chaque nouveau compte, une seule fois. Aucune carte bancaire requise. Tous les extracteurs débloqués, fonctionnalités complètes - de quoi découper votre dernière version et voir si elle tient.
Environ 2 $ pour 1 000 avis. L'estimateur préalable affiche le nombre et le coût en crédits avant le lancement d'une exécution - aucune surprise, aucune unité de calcul à convertir.
Tarifs au volume, SLA, workers dédiés et accompagnement sur mesure pour une surveillance continue d'un portefeuille d'apps. Donnez-nous vos chiffres et nous établirons un devis.
LIVESCRAPER10 au paiement.Les retours vivent rarement sur une seule plateforme.
Le même travail pour les produits physiques - nom de l'auteur, texte intégral, note et date à partir d'une liste de produits, sur 17 marketplaces Amazon.
Découvrez à qui vous vous mesurez sur un mot-clé. Apple ne montre jamais quelles apps se sont classées à côté de la vôtre : capturer la recherche est donc le seul moyen de voir l'ensemble concurrentiel.
Réponse courte : oui pour le contenu public des avis - et c'est tout ce que nous collectons.
Les avis sont publiés pour être lus. Apple affiche le nom public de l'auteur, le titre, le texte, la note et la version à quiconque consulte la fiche, connecté ou non. Collecter des retours publiquement visibles à des fins de recherche produit est une pratique établie de longue date et, tant que les données sont publiquement accessibles et que le processus ne perturbe pas le site, aucune loi fédérale ne l'interdit.
Deux réserves que nous préférons énoncer plutôt qu'enfouir. Les conditions d'Apple restreignent l'accès automatisé : c'est donc autant une question contractuelle que juridique - si vous avez un accord développeur avec Apple, vérifiez-le. Et chaque avis porte le nom public de son auteur, ce qui fait de la sortie en partie des données personnelles : analyser les retours sur une version est une finalité défendable, dresser le portrait d'un auteur précis ne l'est pas.
Nous ne touchons à rien derrière une authentification, n'exécutons aucun traceur tiers sur la couche de données, et vos exports sont supprimés automatiquement au bout de 30 jours.
Les questions que l'on nous pose le plus. Autre chose ? Parlons-en - ce sont des humains, pas des bots, qui rédigent les réponses.
query, app_id, author, rating, title, review, version et updated. C'est la ligne d'en-tête d'exports réels - 37 exécutions, 821 avis - et chaque colonne était renseignée sur chaque ligne. Les descriptions complètes figurent dans le dictionnaire de données ci-dessus.500 avis gratuits, une seule fois, sur chaque nouveau compte - sans expiration. Ensuite, c'est 0,002 $ par avis, au paiement à l'usage - aucune carte enregistrée tant que vous ne le décidez pas.
L'Extracteur d'Avis App Store de Livescraper transforme une fiche App Store en données d'avis. Vous collez le lien de la page ou l'identifiant de l'app, choisissez le tri Plus utiles ou Plus récents, fixez une limite par requête et téléchargez le résultat en CSV, JSON ou Excel - aucun parseur à écrire et aucun identifiant à traquer au préalable.
Chaque ligne porte huit colonnes : la requête soumise, l'identifiant numérique de l'app, le nom public de l'auteur, la note en étoiles, le titre et le texte intégral, la version de l'app à laquelle l'avis se rapporte, et l'horodatage de l'avis. Sur 821 avis extraits en 37 exécutions distinctes, chacune de ces colonnes est arrivée renseignée sur chaque ligne. Le texte revient mot pour mot, de sorte que le travail de sentiment en aval lit les mots de l'utilisateur et non les nôtres.
Le champ version est ce qui distingue les données d'avis d'apps de la plupart des autres retours. Les notes des stores sont cumulatives : une mauvaise version fait donc dériver une moyenne qui compte déjà des milliers d'avis - quand le chiffre principal bouge, le build responsable peut avoir deux versions de retard. Découper le même export par version fait apparaître une régression dès les premières centaines d'avis.
Les équipes produit s'en servent pour vérifier une sortie et voir quelles plaintes d'autres utilisateurs ont plébiscitées. Les équipes concurrence lisent les avis Plus utiles d'un rival comme un intrant de roadmap gratuit. Les éditeurs de podcasts l'utilisent parce que les fiches collectent des avis écrits comme les apps, et qu'aucun tableau de bord d'analytique n'en montre le texte. Commencez gratuitement - vos 500 premiers avis ne coûtent rien et ne demandent pas de carte bancaire.